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AI新闻

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1月 29日
1 条新闻
1月 24日
1 条新闻
11:18

纳德拉懂张一鸣

纳德拉懂张一鸣

AI正从魔法变为工业品，纳德拉在达沃斯明确指出，未来的AI竞争在于Token工厂的效率。谁能在单位能耗下产出更多、更优质的Token，谁就能掌握市场定价权。这一观点与张一鸣通过火山引擎降低Token成本的战略不谋而合。随着AI工业化进程加快，任务成功率、推理延迟以及多模态融合效率将成为新的核心指标。

来源：36氪

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破
1月 23日
1 条新闻
13:06

物理AI基础设施供应商飞捷科思获近亿元Pre-A1轮融资

物理AI基础设施供应商飞捷科思完成近亿元Pre-A1轮融资，由经纬创投、东方富海领投，沐曦股份等跟投。资金将用于完善自研物理仿真引擎，推动具身智能数据生成、模型训练等核心应用落地，进一步强化技术壁垒与商业化进程。作为中国唯一攻克多物理场统一求解技术的厂商，飞捷科思引擎支持国产GPU并行计算，通过合成数据高效解决行业训练数据短缺问题，降低机器人研发成本。其联合复旦推出的FysicsWorld评测基准，已为物理AI提供标准化测试体系。（创投家CLUB）

来源：钛媒体

# AI训练 # 模型突破 # 物理AI
1月 21日
2 条新闻
15:19

杭州：到2030年培育国际顶尖水平的开源基础大模型3个以上

杭州市第十四届人民代表大会第六次会议在省人民大会堂隆重开幕。大会听取和审议了杭州市人民政府工作报告。报告介绍了杭州“十五五”发展规划，目标到2030年培育国际顶尖水平的开源基础大模型3个以上，规上人工智能核心产业营收超6000亿元。全社会研发投入强度达4.5%，科技型中小企业突破5万家。壮大”296x”先进制造业集群，建设中国视谷，中国数谷，中国云谷，中国医药港等产业地标。安排超1000个重大工程，完成投资1.8万亿元。服务业增加值突破2万亿元，生产性服务业增加值占服务业比重达60%以上。（广角观察）

来源：钛媒体

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型
15:19

OpenAI：将自行承担“星际之门”项目能源费用

OpenAI公告称，在宣布“星际之门”项目一年后，计划到2029年将美国的人工智能基础设施扩展到10吉瓦。OpenAI称，已经在规划容量方面远超目标的一半，得克萨斯州第一批站点已经开始训练和提供服务，同时得克萨斯州、新墨西哥州、威斯康星州和密歇根州还有多个“星际之门”站点正在开发中。OpenAI表示，在所有“星际之门”社区计划中，承诺自行承担能源费用，确保项目运营不会推高电价。每个社区和地区都有独特的能源需求及电网状况，OpenAI承诺将根据具体区域量身定制。根据项目地点的不同，具体措施包括：由项目全额出资建设新的专用供电及储能设施，或增设并支付新型能源发电与输电资源的费用。（广角观察）

来源：钛媒体

# AI训练 # 模型突破 # 能源成本
1月 15日
5 条新闻
11:47

XSKY发布AI数据方案AIMesh，大幅降低AI推理硬件投入成本

XSKY星辰天合发布全栈AI数据方案AIMesh，包含三个核心组件：训练数据网MeshFS、全局对象网MeshSpace、推理内存网MeshFusion，定位为面向“AI工厂”的数据与内存网。性能上，MeshFS在顺序读带宽上比行业通用方案提升30%，顺序写带宽超出50%，解决训练数据供给滞后问题；MeshSpace单个对象存储桶每秒支持高达一百万对象写入，大块写性能提升近50%，延迟降低30%；MeshFusion将服务器本地NVMeSSD转化为L3级外部内存，以1%的硬件成本实现近乎无限的上下文窗口，大幅降低AI推理的硬件投入成本。（广角观察）

来源：钛媒体

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型
08:39

OpenAI将从Cerebras购买至多750兆瓦算力，交易价值据悉超100亿美元

OpenAI周三表示，该公司将在三年内从芯片制造商Cerebras购买至多750兆瓦的计算能力。据知情人士透露，该交易在合同期内的总价值超过100亿美元。这是OpenAI近期达成的一系列数十亿美元交易中的最新一笔。OpenAI在其网站上发布的一篇文章中表示：“将Cerebras集成到我们的计算解决方案组合中，旨在大幅提升人工智能的响应速度。”OpenAI还表示，这些算力将分批上线，直至2028年。

周三达成的这项合作将有助于Cerebras实现收入来源多元化，摆脱对总部位于阿联酋的科技公司G42的过度依赖。G42既是Cerebras的投资者，也是其最大的客户之一。（广角观察）

来源：钛媒体

# AI训练 # 模型突破
08:33

DeepSeek与字节跳动踏进同一条河

DeepSeek发表核心论文，提出流形约束超连接（mHC）架构，直击大规模模型训练稳定性难题。这一创新不仅为硬件受限的中国AI企业提供了性能与效率兼顾的新路径，还通过数学约束与系统级优化解决了字节跳动超连接技术在规模化训练中的信号发散问题。mHC架构的成功，标志着AI竞赛不再仅依赖尖端算力芯片，硬件限制反而成为创新催化剂。

🔗 [核心技术战略白皮书]：https://arxiv.org/abs/2412.07856

来源：36氪

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型
06:30

OpenAI签署价值100亿美元的协议，采购Cerebras计算资源

OpenAI签署价值100亿美元的协议，采购Cerebras计算资源

OpenAI与Cerebras达成超100亿美元计算力协议，确保至2028年享有750兆瓦算力。此合作旨在加速AI响应速度，提供更自然的交互体验，构建实时AI扩展基础。Cerebras声称其专为AI设计的芯片系统比GPU更快，这将彻底改变AI应用领域，如同宽带改变了互联网一样。对于追求效率和差异化竞争力的企业和个人来说，这无疑是一次技术飞跃的机会。

来源：TechCrunch AI

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型
1月 12日
4 条新闻
21:30

看遍CES2026：从21个AI硬件，看透AI落地的三个趋势

看遍CES2026：从21个AI硬件，看透AI落地的三个趋势

CES 2026 展示了 AI 硬件的三大趋势：物理AI与具身智能走向主舞台，端侧AI能力增强并实现生态协同，以及超级个性化服务开始具象化落地。这些趋势不仅预示着AI正以更实用的方式融入日常生活，还揭示了未来AI硬件将更加注重用户体验和实际问题解决。无论是能理解指令的机器人、还是通过骨传导技术享受音乐的棒棒糖，都展示了AI在不同场景下的无限可能。

来源：36氪

# 具身智能 # 物理AI # 端侧AI
17:20

时薪千元挖大厂前员工教会AI后一脚踹开，“多少数据公司正在把高级牛马当饲料榨干”

时薪千元挖大厂前员工教会AI后一脚踹开，“多少数据公司正在把高级牛马当饲料榨干”

高薪AI数据标注工作背后隐藏着对个人经验和知识的‘一次性买断’。看似光鲜的时薪，实则是在榨取打工人的职业生涯精华。一旦经验耗尽，便被无情抛弃。这种现象揭示了AI发展中的伦理困境：打工人正成为AI成长的‘饲料’。面对这一现实，如何在提升效率的同时保护自身利益，成为职场人亟需思考的问题。

来源：36氪

# AI训练 # 模型安全 # 生成模型
07:57

黄仁勋、杨元庆，给人工智能划了两个重点丨2026 CES观察

黄仁勋、杨元庆，给人工智能划了两个重点丨2026 CES观察

CES 2026揭示了AI的两大未来趋势：’物理人工智能’与’个人化人工智能’。前者强调AI与物理世界的深度融合，如英伟达推动的自动驾驶技术革新；后者则聚焦于打造更加个性化的智能助手，联想推出的Qira便是一个典型例子，它能够实现跨设备协作并逐步成为用户的数字分身。这两大方向不仅预示着AI技术的发展路径，也深刻影响着公众对AI的认知和期待。

来源：36氪

# 个人AI # 模型突破 # 物理AI
1月 11日
1 条新闻
05:59

据报道，OpenAI要求合同工上传过去工作中的实际作品

据报道，OpenAI要求合同工上传过去工作中的实际作品

OpenAI与Handshake AI正要求第三方承包商上传过去和当前工作的实际内容，以生成高质量的训练数据，旨在提高模型在白领工作自动化方面的能力。此策略涉及上传如Word文档、PDF等真实工作文件，并使用ChatGPT提供的工具清理敏感信息。尽管如此，该方法仍面临知识产权风险，需高度信任承包商处理机密性问题。

来源：TechCrunch AI

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型
1月 10日
2 条新闻
15:36

加州大学伯克利 AI 竞速战队主席：物理AI仍在等待分水岭时刻

美西时间1月6日-8日，钛媒体CES 2026「Talk to the World」系列论坛在拉斯维加斯举办。会上，加州大学伯克利 AI 竞速战队主席、加州大学伯克利Vive增强现实中心创始执行主任、Hitch Open 世界AI竞速锦标赛裁判委员会主席Dr. Allen Yang表示，物理AI仍在等待它的分水岭时刻，主要原因是在于：首先，尽管强化学习造就了世界上最厉害的围棋选手，但仅靠强化学习，还不足以打造出像人类一样擅长驾驶的自动驾驶系统；其次，行为智能比语言智能更基础，在 CES 上大家已经听说了很多很棒的新工具，但物理人工智能需要更多的极端边缘案例，并且还要求极高的毫秒级低延迟性能。此外，在更多前沿应用场景中，根本没有机会为你的云端和互联网搭建现代化的基础设施。（CES 2026）

来源：钛媒体

# 多模态AI # 模型突破 # 物理AI
01:51

Meta与三家核能公司签署协议，购买超过6吉瓦的电力

Meta与三家核能公司签署协议，购买超过6吉瓦的电力

Meta宣布与三家核能公司达成协议，为其数据中心提供稳定电力支持，以满足日益增长的AI计算需求。这包括与两家开发小型模块化反应堆（SMR）的初创公司Oklo和TerraPower的合作，以及从现有核电厂Vistra购买2.1吉瓦电力。此举旨在通过长期稳定的能源供应促进AI技术的发展，特别是对于需要大量算力的大规模模型训练和推理优化等应用场景。

来源：TechCrunch AI

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破
1月 9日
3 条新闻
22:02

穷人福音，MIT研究：不用堆显卡，抄顶级模型作业就成

穷人福音，MIT研究：不用堆显卡，抄顶级模型作业就成

MIT研究揭示，不同架构的AI模型在处理物质理解任务时，尽管训练数据和方式各异，但随着性能提升，其内在认知逐渐趋同。这一现象不仅限于科学领域，在图像与文本模型对’猫’的理解上也得到验证。研究表明，通过表征对齐度可评估模型是否接近真理，且小规模模型通过模仿高性能模型也能达到相似效果，为未来实现算力自由提供了新路径。

来源：36氪

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型
22:02

从联网设备到智能体终端，阿里云开启AI硬件的普惠元年

从联网设备到智能体终端，阿里云开启AI硬件的普惠元年

新闻指出，AI硬件已从噱头进化为具备独立思考能力的端侧智能体。在CES 2026与阿里云通义智能硬件展上，中国展示了强大的创新能力。阿里云通过通义大模型支持，实现了端云协同，优化了硬件性能与功耗平衡。多模态模型如Qwen-VL提升了交互自然度，使设备更懂用户需求。市场调研显示，消费者对AI功能的认可度提升，尤其是健康类应用，并愿意为此支付订阅费用。

来源：36氪

# AI智能体 # AI训练 # 多模态AI